Article / članak 08
Application of neural networks for predicting the structural behavior of the pavement due to load impact
Primjena neuralnih mreža za predviđanje strukturalnog ponašanja kolničke konstrukcije uslijed djelovanja prometnog opterećenja
authors / autori
Ana Rudeš, prof. dr. sc. Tatjana Rukavina
DOI
https://doi.org/10.5592/CO/PhDSym.2024.8
keywords / ključne riječi
neural networks, pavement structure, pavement performance models, falling weight deflectometer, bearing capacity
neuralne mreže, kolnička konstrukcija, modeli ponašanja, uređaj s padajućim teretom, nosivost
page range in publication / raspon stanica
71 - 79
publish date / datum publikacije
12/9/2024
abstract / sažetak
Knowledge of the structural and functional condition of pavement structure is extremely important for the success of the entire pavement management system. Given that today’s tendency is to collect pavement condition data using non-destructive methods, deflection measurement using a falling weight deflectometer device is becoming an increasingly popular method of pavement condition assessment. As the prediction of the behavior of the pavement structure in the exploitation period is a module of exceptional importance, with the development of technology, there is a growing interest in the application of artificial intelligence, especially neural networks. By knowing the pavement behavior prediction model, it becomes possible to predict the moment when it will be necessary to perform a certain level and form of intervention, in order to maintain a certain degree of safety and comfort of traffic over a long period of time.
Poznavanje strukturalnog i funkcionalnog stanja kolnika od iznimne je važnosti za uspješnost cjelokupnog sustava gospodarenja kolnicima. S obzirom da je današnja tendencija da se podaci o stanju kolnika prikupljaju nerazornim metodama, mjerenje defleksije pomoću uređaja s padajućim teretom postaje sve popularniji način ocjene stanja kolnika. Kako je predviđanje ponašanja kolničke konstrukcije u eksploatacijskom periodu modul od izuzetnog značaja, razvojem tehnologije raste i interes za primjenom umjetne inteligencije, posebice neuralnih mreža. Poznavanjem modela predviđanja ponašanja, postaje moguće predvidjeti trenutak u kojem će biti potrebno izvršiti određenu razinu i oblik intervencije, kako bi se zadržao određeni stupanj sigurnosti i udobnosti prometovanja tijekom dužeg vremenskog razdoblja.